Automation of training set preparation in classifying similar images

Abstract

Существуют методы, которые позволяют, хоть и при использовании в ограниченном круге задач компьютерного зрения, получить информацию об общем характере изображений. Данные методы основаны на поиске особенностей изображений – особых точек и дескрипторов. Их идея разработана достаточно давно, но даже сейчас они применяются во многих сферах, связанных с обработкой изображений. Для их использования в задаче классификации необходимо систематизировать и выделить общие черты дескрипторов, присущих определенным типам изображений. В рамках рассматриваемой области исследований под общими чертами можно представить некие слова, совокупность которых и будет описывать характер изображений одного типа. Некоторый набор таких слов по всем необходимым типам образует словарь визуальных слов. Предполагается, что использование алгоритмов классификации позволит выделить слова, присущих определенным типам изображений для дальнейшей классификации неизвестных изображений по определенным типам. В данной работе рассматривается приложение, основанном на комплексе существующих методов компьютерного зрения, которое позволяет упростить процесс формирования обучающей выборки, из необходимых типов изображений, для дальнейшего его использования в различных задачах. Так же приведены исследования результатов работы программы при использовании таких алгоритмов как ORB, BRISK, AKAZE осуществляющих поиск особенностей изображения в виде особых точек и их дескрипторов.

There are methods that allow, though on a limited range of computer vision tasks, to obtain information about the general nature of the images. These methods are based on features of images - key points and descriptors. Their idea was developed long ago, but even now they are used in many areas related to image processing. To use them in the classification task, it is necessary to detect and systematize the common features of the descriptors inherent in certain types of images. Common features may be represented as some words, the totality of which will describe the nature of images of one type. A set of such words for all necessary types is a dictionary of visual words. It is assumed that classicator will distinguish words inherent in certain types of images for further classification of unknown images. In this research, considered an application based on a set of existing methods of computer vision that makes. This program possible to simplify the process of forming a training set from the necessary types of images for further use in various tasks. Also, research results of the program are shown using such algorithms as ORB, BRISK, AKAZE, which search image features as key points and their descriptors.